Cuarta entrega de BIOTOPO: un botón que le pide a LM Studio, en local, que explique en un párrafo qué ha pasado en la partida. Es la primera pieza del proyecto que usa un modelo de lenguaje, con el mismo límite que en METIS y PINSAPIA: el modelo no calcula nada, solo redacta sobre datos que Python ya ha calculado, y no se comunica con METIS en ningún momento.
Tercera entrega de BIOTOPO: la ficha imprimible del modelo para el portfolio (reglas, parámetros exactos y estado de la partida) y el Paso 4, con los tres mandos que quedaban fijos, un control de velocidad y una semilla que permite repetir cualquier partida de forma idéntica. El botón opcional de explicación por LM Studio se deja fuera, tal como el plan del proyecto permitía.
Novena entrega de METIS: ahora ajusta una recta con un trozo de los datos, la estira más allá y mide contra la realidad cuánto se equivocó. Con el CO₂ de la NOAA y la temperatura de la NASA, seis rectas con el mismo r² y errores que van de 14 a 43 partes por millón — y la lección de que un ajuste excelente sobre el pasado no promete absolutamente nada sobre el futuro.
Segunda entrega de METIS: la herramienta pasa de detectar problemas a arreglarlos, con un registro de cambios que hace visible lo que se pierde, y genera la ficha de metadatos del archivo limpio. Con una práctica completa de principio a fin sobre datos del eclipse total del 2 de agosto de 2027 en Estepona.
Tutorial completo para montar METIS, una aplicación web que analiza un CSV y te explica qué hay dentro con un modelo de IA local. Con una regla de fondo: los números los calcula Python, la IA solo los explica. Incluye qué es la ciencia de datos y por qué curar los datos es la parte más importante del trabajo.